鄧斌

摘要：計(jì)算機(jī)視覺(jué)又稱“機(jī)器視覺(jué)”是以后計(jì)算機(jī)學(xué)科中十分有趣的一個(gè)部分，它是一門(mén)探究如何使機(jī)器擁有視覺(jué)、能夠“看”的學(xué)科，主要是通過(guò)研究圖像或視頻來(lái)幫助人們更好地、更方便的從事一些危險(xiǎn)的或人工視覺(jué)難以滿足的工作。本文分析研究了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在地理信息系統(tǒng)中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺(jué)；地理信息系統(tǒng)；數(shù)字影像測(cè)量

中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2017）09-0087-02

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在地理信息系統(tǒng)中的應(yīng)用有數(shù)字影像測(cè)量以及遙感特征目標(biāo)識(shí)別這兩種技術(shù)。二者均與計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一些相關(guān)技術(shù)聯(lián)系密切，數(shù)字影像測(cè)量的基本原理是通過(guò)運(yùn)用攝影測(cè)量與數(shù)字影像技術(shù)，其中應(yīng)用的方法有影響匹配、數(shù)字影像處理和計(jì)算機(jī)技術(shù)；遙感特征目標(biāo)識(shí)別涵蓋圖像處理、模式識(shí)別、數(shù)字影像處理和計(jì)算機(jī)技術(shù)等方面。本文主要闡述了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在數(shù)字影像測(cè)量和遙感特征目標(biāo)識(shí)別應(yīng)用中的運(yùn)用描述所涵蓋的、被發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題以及他們今后的發(fā)展前景。

1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在地理信息系統(tǒng)中的應(yīng)用描述

1.1 數(shù)字影像測(cè)量

攝影測(cè)量現(xiàn)的任務(wù)是通過(guò)使用數(shù)字影像或者數(shù)字化影像技術(shù)完成既定的攝影測(cè)量任務(wù)，數(shù)字影像測(cè)量現(xiàn)已發(fā)展的較為成熟，它的發(fā)展經(jīng)歷了解析、模擬攝影測(cè)量和如今已進(jìn)入的數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量，共三個(gè)發(fā)展階段。如今國(guó)內(nèi)外關(guān)于數(shù)字影像測(cè)量技術(shù)的研究漸漸趨于成熟。數(shù)字影像測(cè)量是在攝影測(cè)量的原理上進(jìn)行工作，從影像（數(shù)字影像或數(shù)字化影像）攝取所需對(duì)象并且運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)。是攝影測(cè)量的分支學(xué)科，主要用物理信息和幾何信息。數(shù)字影像測(cè)量的組件由硬件還有軟件，硬件主要有計(jì)算機(jī)、立體觀測(cè)設(shè)備、輸入輸出設(shè)備，軟件主要有計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)和專業(yè)軟件等。而且數(shù)字影像測(cè)量對(duì)系統(tǒng)的軟硬件要求較高，目前主要流行有兩種，第一種是集軟硬件一體的數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量工作中，還有一種是可安裝在計(jì)算機(jī)硬件平臺(tái)上的一種獨(dú)立的軟件系統(tǒng)[1]。

數(shù)字影像測(cè)量系統(tǒng)的功能較多，主要有：數(shù)字管理、圖像處理、定向和量制、空中三角測(cè)量、DTM提取、地物采集、正射糾正和鑲嵌和橫斷面采集。

1.2 遙感特征目標(biāo)識(shí)別

遙感是利用傳感器等技術(shù)裝備，在航天器上通過(guò)接受和處理地面目標(biāo)物輻射或反射的電磁波而地物進(jìn)行感知的技術(shù)系統(tǒng)，遙感技術(shù)相較人工實(shí)地調(diào)查獲取資料和信息具有花費(fèi)時(shí)間少、時(shí)效性快、連續(xù)性好等優(yōu)點(diǎn)，總的來(lái)說(shuō)就是省錢(qián)、省力、省錢(qián)。但是遙感技術(shù)發(fā)展的還不是很成熟，在及時(shí)、準(zhǔn)確的從海量信息中獲取有用信息一直使我們需要突破的難題。特征提取的目標(biāo)旨在反映目標(biāo)的本質(zhì)屬性的數(shù)量特征，但前提是必須對(duì)環(huán)境特性與目標(biāo)進(jìn)行研究。目標(biāo)識(shí)別則是以模式識(shí)別技術(shù)為基礎(chǔ)，它可以根據(jù)提取后得到的目標(biāo)特征將目標(biāo)分離出來(lái)，并以此來(lái)篩選一些與目標(biāo)有用的信息。由此可以看到遙感特征目標(biāo)識(shí)別中特征提取和目標(biāo)識(shí)別是相互依靠、密不可分的。

2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在地理信息系統(tǒng)中的應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 數(shù)字影像測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)

數(shù)字影像測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)主要是通過(guò)采用多目立體匹配技術(shù)，充分利用攝影測(cè)量的空中三角洲測(cè)量原理，使得多度重疊點(diǎn)可以進(jìn)行“多方向的前方交會(huì)”。這樣帶來(lái)了很大的便利，不僅可以增加交會(huì)角，提高高程測(cè)量的精度，還能高效的解決誤匹配問(wèn)題[2]。

2.2 遙感特征目標(biāo)識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)

遙感特征目標(biāo)識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)有三種：（1）最小二乘模板匹配算法。最小二乘模板匹配算法的求解步驟是先求解變形參數(shù)，然后利用變形參數(shù)在首次匹配結(jié)果基礎(chǔ)上提高匹配精度。兩大影像灰度系統(tǒng)（幾何畸變和輻射畸變）變形參數(shù)放入影像匹配的模型中是其主要原理，該算法的精度較高，主要是因?yàn)樗且越o定的模式作為參考模板。（2）Snakes 或Active Contour模型算法。該模型算法將初始曲線的變形歸因于外部約束、內(nèi)在約束（幾何約束）以及影像特征共同引起的“勢(shì)能”，由三者和的能量所達(dá)到的極值點(diǎn)作為結(jié)論，也可擴(kuò)展為三維。（3）基于像素與背景算子模型的算法。該算法主要是通過(guò)運(yùn)用圖像分析法，對(duì)目標(biāo)像素周邊的一小塊鄰域進(jìn)行局部范圍內(nèi)部的處理。處理方法主要包括邊緣檢測(cè)技術(shù)、二值化技術(shù)、形態(tài)學(xué)算子方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計(jì)分類技術(shù)等。

3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)在與數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量

3.1 計(jì)算機(jī)攝影測(cè)量與計(jì)算機(jī)視覺(jué)的區(qū)別

（1）二者最初發(fā)展的起源、目標(biāo)是不一樣的。（2）由于它們最初的出發(fā)點(diǎn)不同，因此兩者之間對(duì)于其基本參數(shù)的物理意義解釋就大不相同。其中攝影測(cè)量中的“外定向”主要是找尋影像在空間中相對(duì)于物體的地理位置與方向，然而計(jì)算機(jī)代替人的眼睛是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的主要方向，以便于人們?cè)谝恍┪ｋU(xiǎn)的、人眼看不到的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的視覺(jué)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)是通過(guò)搜索物體相對(duì)于影像的位置與方法。（3）由于處理對(duì)象的不同因此造成處理流程也各具特色。在計(jì)算機(jī)影像測(cè)量中用到的很多處理方法計(jì)算機(jī)視覺(jué)中并用不到。（4）研究方法不同。（5）正是由于物體與影像之間的基本關(guān)系有著些許不同，而導(dǎo)致了計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及計(jì)算機(jī)攝影測(cè)量之間主要公式的根本差別[3]。

3.2 計(jì)算機(jī)攝影測(cè)量與計(jì)算機(jī)視覺(jué)的聯(lián)系

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)所探索的內(nèi)容與計(jì)算機(jī)攝影測(cè)量的內(nèi)容大致相同。

4 計(jì)算機(jī)視覺(jué)與遙感特征目標(biāo)提取

遙感特征目標(biāo)識(shí)別主要依賴的技術(shù)有計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、圖像處理以及模式識(shí)別，遙感圖像處理技術(shù)快速提升依賴于這三種技術(shù)的發(fā)展。然而遙感圖像自動(dòng)解譯的發(fā)展程度還存在著一些距離相較于實(shí)際應(yīng)用，而且遙感圖像的自動(dòng)解譯在于遙感圖像中目標(biāo)的多樣性、遙感圖像信息源的多樣性、從遙感圖像中提取的信息是多樣的和控制策略的多樣性，這幾方面體現(xiàn)了他的特殊性。由于遙感數(shù)據(jù)具有海量特性、遙感影像分辨率的問(wèn)題和遙感影像特征相似這三方面的問(wèn)題導(dǎo)致遙感特征目標(biāo)的提取難以進(jìn)行全自動(dòng)化提取，這是計(jì)算機(jī)視覺(jué)在遙感特征目標(biāo)提取中主要存在的問(wèn)題[4]。

5 未來(lái)的發(fā)展

5.1 攝影測(cè)量的發(fā)展趨勢(shì)

（1）新型傳感器的上市。（2）并行化的軟件平臺(tái)。由于所獲數(shù)據(jù)量的大幅增加和測(cè)圖周期的縮短，對(duì)該平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理能力要求更為嚴(yán)格。（3）多樣化的傳感器平臺(tái)。傳感器平臺(tái)發(fā)展的多樣化，讓我們可以選擇我們實(shí)際所需要的傳感器和傳感器平臺(tái)根據(jù)我們的實(shí)際需要。

5.2 遙感技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)

遙感技術(shù)的發(fā)展雖然面臨著許多困難，但國(guó)內(nèi)外仍然有許多專家在堅(jiān)持研究。遙感技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)：（1）多源遙感技術(shù)的融合。（2）新型分類算法。提高精度是該算法的一大優(yōu)勢(shì)，并使其成為目前研究的熱點(diǎn)。（3）新型傳感器系統(tǒng)對(duì)其數(shù)據(jù)的處理和其系統(tǒng)的應(yīng)用。此發(fā)展趨勢(shì)是當(dāng)前研究的一個(gè)重要方向。

6 結(jié)語(yǔ)

遙感技術(shù)和攝影測(cè)量技術(shù)的迅猛進(jìn)步，使得計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與地理信息系統(tǒng)聯(lián)系的更加緊密，隨著對(duì)遙感技術(shù)和攝影測(cè)量技術(shù)運(yùn)用的越來(lái)越廣泛，該技術(shù)在整個(gè)地理信息系統(tǒng)中的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越受大家關(guān)注。

參考文獻(xiàn)

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